使用 Tye 輔助開發 k8s 應用竟如此簡單(四)

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Spark在處理資料的時候,會將資料都載入到記憶體再做處理嗎?

對於Spark的初學者,往往會有一個疑問:Spark(如SparkRDD、SparkSQL)在處理資料的時候,會將資料都載入到記憶體再做處理嗎? 很顯然,答案是否定的! 對該問題產生疑問的根源還是對Spark計算模型理解不透徹。 對於Spark RDD,它是一個分散式的彈性資料集,不真正儲存資料。如果你沒有在

2021-2-22:請你說下 CAP 理論並舉例

# CAP CAP 理論是分散式系統中的一個老生常談的理論了,最早由 [Eric Brewer](https://www.linkedin.com/in/eric-brewer-1031254) 在[一個講座](https://people.eecs.berkeley.edu/~brewer/cs262b-

在.NET中使用Apache Kafka(一)

​曾經在你的應用程式中使用過非同步處理嗎?在處理不需要立即執行的任務時,非同步程式碼似乎是不可避免的。Apache Kafka是最常用和最健壯的開源事件流平臺之一。許多公司和開發者利用它的強大功能來建立高效能的非同步操作,用於微服務的資料整合,以及用於應用程式健康指標的監控工具。這篇文章解釋了在.NET應用程

使用 Castle 實現 AOP,以及 Autofac 整合 Castle

Castle 是 2003 年誕生於 Apache Avalon 專案,目的是為了建立一個IOC 框架。發展到現在已經有四個元件: - ORM元件:ActiveRecord - IOC元件:Windsor - 動態代理元件:DynamicProxy - Web MVC元件:MonoRail 本文主要介紹

死磕Spring之IoC篇 - 除錯環境的搭建

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從零開始搞後臺管理系統(1)——shin-admin

     shin 的讀音是[ʃɪn],諧音就是行,寓意可行的後臺管理系統,shin-admin 的特點是: 站在巨人的肩膀上,依託Umi 2、Dva 2、Ant Design 3和React 16.8搭建的定製化後臺。 介於半成品和成品之間,有很強的可塑性,短期內你就能把控全域性。 藉

深度學習中神經網路模型的量化

深度學習神經網路模型中的量化是指浮點數用定點數來表示,也就是在DSP技術中常說的Q格式。我在以前的文章(Android手機上Audio DSP頻率低 memory小的應對措施 )中簡單講過Q格式,網上也有很多講Q格式的,這裡就不細講了。神經網路模型在訓練時都是浮點運算的,得到的模型引數也是浮點的。通常模型引數

防抖和節流及對應的React Hooks封裝

## Debounce > debounce 原意`消除抖動`,對於事件觸發頻繁的場景,只有最後由程式控制的事件是有效的。 防抖函式,我們需要做的是在一件事觸發的時候設定一個定時器使事件延遲發生,在定時器期間事件再次觸發的話則清除重置定時器,直到定時器到時仍不被清除,事件才真正發生。 ```js con

數理統計14:什麼是假設檢驗,擬合優度檢驗(1),經驗分佈函式

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uni-app小白入門自學筆記(一)

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【commons-pool2原始碼】_pre JMX

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Mybatis-06 動態Sql

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